In sintesi
- Mansioni: Costruisci l'infrastruttura dati per la compliance e trasforma domande normative in intuizioni azionabili.
- Azienda: Qonto, un'azienda innovativa nel settore fintech con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e utilizzo di strumenti AI all'avanguardia.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di carriera eccellenti.
- Perché questo lavoro: Lavora in un'area ad alto impatto e collabora con stakeholder senior per decisioni rapide.
- Qualifiche: Esperienza in ambienti regolamentati e competenze solide in SQL e modellazione dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 82800 - 101200 € per anno.
Overview
In this role you will build the analytics foundations for compliance at Qonto, overseeing KYC/KYB funnel monitoring and remediation campaigns.
You will own end-to-end data infrastructure and enable cross-functional teams with self-service analytics.
You will transform regulatory questions into actionable insights and track financial exposure across remediation efforts.
You will work in a greenfield, high-impact area with senior stakeholders, leveraging AI-native tooling to accelerate decisions.
- Responsabilità
- Build and own the data infrastructure for compliance monitoring from onboarding analytics to remediation exposure.
- Develop end-to-end data transformations with dbt for trusted metrics.
- Convert regulatory questions into self-service analytical assets for product, ops, risk, and internal control.
- Own KYC/KYB funnel analytics end-to-end, including refusal reasons and lead-time distributions.
- Track remediation campaigns and financial exposure across MRR secured, at risk, or lost.
- Requisiti fondamentali
- Experience in a compliance or regulated environment with KYC/KYB, AML, or remediation processes.
- Self-service mindset with dashboards/models for end-users at multiple levels.
- Strong cross-functional stakeholder management and prioritization.
- Solid SQL and data modeling skills; end-to-end data pipelines and data quality enforcement.
- Experience using AI tools to accelerate analytics; English fluency.
- Cross-functional collaboration
- Stakeholder management
- Clear communication
- SQL
- Data modeling
- dbt
Staff Data Analyst - Compliance datore di lavoro: Qonto
Qonto è un datore di lavoro eccezionale che promuove una cultura inclusiva e diversificata, con oltre 80 nazionalità e un forte impegno per la parità di genere. Offriamo opportunità di crescita professionale attraverso programmi di mentoring e l'accesso illimitato a strumenti AI, permettendo ai dipendenti di sperimentare e innovare. Lavorando come Principal Backend Engineer, avrai la possibilità di affrontare sfide tecniche complesse e avere un impatto diretto su milioni di clienti, in un ambiente stimolante e in rapida crescita.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Staff Data Analyst - Compliance
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Qonto
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Qonto! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Staff Data Analyst - Compliance
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Qonto. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Qonto. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Qonto
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
